自定义线程池参数不一样的详解——ThreadPoolExecutor

最新推荐文章于 2024-07-09 18:30:00 发布
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#线程池

本文详细介绍了线程池的关键参数，包括核心线程数、最大线程数、空闲线程存活时间及其单位、任务队列类型、线程工厂、拒绝策略等。通过这些参数的配置，可以有效地管理和优化线程资源。 
int corePoolSize：表示线程池中的核心线程的数量，当ThreadPoolExecutor对象实例化时不会创建线程，有任务要执行时才会创建。当线程池中工作的线程数小于这个值时，新的任务到来后会继续创建线程，直到线程数量达到这个值

int maximumPoolSize：表示线程池中的最大线程的数量，当线程池中的线程都在工作时，后面的线程会添加到workQueue中，如果队列已满，才会重新创建线程，并且总大小不会超过这个值

long keepAliveTime：表示核心线程之外的线程的空闲存活时间

Time Unitunit：示核心线程之外的线程的空闲存活时间单位

BlockingQueue<Runnable> workQueue：如果线程池中已有corePoolSize数量的线程在工作，后面的任务就会添加到这个队列中

ThreadFactory threadFactory：线程工厂

RejectedExecutionHandler handler：线程池的拒绝策略，如果workQueue已满，并且线程池中的线程数量达到maximumPoolSize，就会触发线程拒绝策略
Java高并发解决方案：线程池ThreadPoolExecutor详解
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在电商大促、秒杀活动等高并发场景中，系统可能需要同时处理数万甚至数十万的请求。如果为每个请求都新建一个线程，就像每次客人进门都临时招一个服务员——**招人的成本（线程创建）、管理的混乱（线程失控）、资源的浪费（线程空闲）**会让系统瞬间崩溃。本文将聚焦Java标准库中最核心的线程池实现，覆盖其设计原理、参数含义、执行流程、实战配置及常见问题，帮助开发者在高并发场景下“管好线程，用好资源”。用“餐厅服务”类比线程池核心参数；拆解ThreadPoolExecutor的工作流程（附Mermaid流程图）
【JUC】并发编程重点知识——线程池
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主要介绍了java 定时器线程池（ScheduledThreadPoolExecutor）,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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自定义线程池的参数解析
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三、关于线程池参数的设置的考量 线程池的构造函数： public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable&
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zhelong19830726的博客
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22、7大参数自定义线程池（核心线程数，最大核心线程数。。。拒绝策略（4种））
分享JAVA/ Python/ Ts学习路上的一些笔记，不足之处多多见谅。
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自定义线程池:从参数和流程开始分析,自定义一个线程池
springboot高性能异步调用自定义线程池参数
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### Spring Boot 高性能异步调用与自定义线程池参数配置最佳实践 在 Spring Boot 中实现高性能异步调用时，通过合理配置自定义线程池参数可以显著提升应用的并发处理能力和资源利用率。以下是关于如何配置自定义线程池以支持高性能异步调用的最佳实践。 #### 配置全局线程池参数 可以通过 `application.yml` 或 `application.properties` 文件配置全局线程池参数，这些参数直接影响异步任务的执行效率和资源消耗[^1]。 ```yaml async: executor: core-pool-size: 10 # 核心线程数 max-pool-size: 50 # 最大线程数 keep-alive-seconds: 60 # 空闲线程存活时间（秒） queue-capacity: 200 # 队列容量 ``` 上述配置中： - `core-pool-size` 定义了线程池的核心线程数，确保即使在低负载情况下也有足够的线程可用。 - `max-pool-size` 设置了线程池的最大线程数，防止因线程过多导致系统资源耗尽。 - `keep-alive-seconds` 控制空闲线程的存活时间，允许动态调整线程数量以适应负载变化。 - `queue-capacity` 指定任务队列的最大容量，超出容量的任务将被拒绝执行。 #### 自定义线程池实现 除了全局配置外，还可以通过 Java 配置类创建多个自定义线程池以满足不同模块的需求[^1]。 ```java @Configuration public class AsyncConfig { @Bean(name = "customThreadPool") public Executor customThreadPool() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); // 核心线程数 executor.setMaxPoolSize(10); // 最大线程数 executor.setQueueCapacity(100); // 队列容量 executor.setThreadNamePrefix("Custom-ThreadPool-"); // 线程名称前缀 executor.setKeepAliveSeconds(30); // 空闲线程存活时间 executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 拒绝策略 executor.initialize(); return executor; } } ``` #### 异步方法绑定自定义线程池 为了使用自定义线程池执行异步任务，可以在 `@Async` 注解中指定线程池名称。 ```java @Service public class AsyncService { @Async("customThreadPool") public CompletableFuture<String> asyncTask() { try { Thread.sleep(2000); // 模拟耗时任务 } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } return CompletableFuture.completedFuture("Async Task Result"); } } ``` #### 参数调优建议 在配置线程池参数时，需根据实际业务场景进行调优，以下是一些关键点： - **核心线程数**：通常设置为 CPU 核心数的 1-2 倍，适用于计算密集型任务。 - **最大线程数**：应根据系统内存和任务特性设定，避免因线程过多导致上下文切换开销增加。 - **队列容量**：对于 I/O 密集型任务，可适当增大队列容量以减少线程创建频率；而对于计算密集型任务，则应限制队列大小以防止任务积压。 - **拒绝策略**：推荐使用 `CallerRunsPolicy`，当线程池和队列均满时，由调用线程执行任务，从而降低任务丢失风险。 #### 监控与调优 为了确保线程池的高效运行，建议结合监控工具（如 Micrometer、Prometheus）收集线程池的运行指标，例如活跃线程数、队列长度和任务完成时间等，以便及时发现并解决潜在问题[^1]。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何通过自定义线程池实现高性能异步调用。 ```java @SpringBootApplication @EnableAsync public class AsyncApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AsyncApplication.class, args); } } @Configuration public class AsyncConfig { @Bean(name = "customThreadPool") public Executor customThreadPool() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("Custom-ThreadPool-"); executor.setKeepAliveSeconds(30); executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.initialize(); return executor; } } @Service public class AsyncService { @Async("customThreadPool") public CompletableFuture<String> asyncTask() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } return CompletableFuture.completedFuture("Async Task Result"); } } ```
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